Manutenção preditiva com ia e IoT na indústria 4.0: um estudo de conceitos, arquiteturas e desafios

Abstract

Resumo A Indústria 4.0 tem revolucionado o setor de manufatura através da integração de tecnologias digitais, como a Internet das Coisas (IoT) e a Inteligência Artificial (IA). Nesse contexto, a manutenção preditiva (PdM) surge como uma estratégia essencial para otimizar processos industriais, substituindo as manutenções corretiva e preventiva, que são custosas e ineficientes. A PdM utiliza dados coletados por sensores IoT para monitorar a condição de equipamentos em tempo real e aplica algoritmos de Aprendizado de Máquina (Machine Learning) para detectar anomalias e prever falhas. Esta abordagem tem evoluído com o uso de Gêmeos Digitais (Digital Twins), que criam réplicas virtuais de ativos físicos para simulação e prognóstico avançado. Este trabalho realiza uma revisão bibliográfica exploratória, analisando artigos publicados entre 2019 e 2025 que abordam a aplicação de IA, IoT e Gêmeos Digitais na manutenção preditiva. O estudo identifica arquiteturas de sistema, conceitos e desafios de implementação. Estudos de caso analisados demonstram resultados significativos, como uma redução de 24% no tempo de inatividade de equipamentos. A análise também explora desafios emergentes, como a segurança das redes IoT e a implementação de modelos de IA em dispositivos de borda (TinyML). Conclui-se que a integração dessas tecnologias é uma abordagem viável e de alto impacto para aumentar a eficiência operacional e reduzir custos na indústria.